基于POCS和范例学习的序列图像超分辨率重建

• 作者: 宋峰 张宏烈 王丽辉
• 来源期刊: 网络安全技术与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 超分辨率重建 序列图像 多维特征 凸集投影 范例学习
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 理论·广角
• 页码范围: 200,203
• 页数: 2页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 1788字
• 语种: 中文

摘要

实现序列图像的超分辨率重建,需要利用同一场景的多幅低分辨率图像之间的相对运动信息,并将它们融合到单幅高分辨率图像中,以有效的去除低分辨率图像中的模糊和噪声.本文提出首先分析序列图像结构、纹理等多维特征的不同特性和作用,利用分解得到的多维特征分别采用凸集投影(POCS)、范例学习等具有针对性的重建方法进行图像放大,在有效融合多维特征重建图像的基础上,实现序列图像的多维特征超分辨率重建.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张宏烈		34	121	6.0	9.0
2	王丽辉		4	7	2.0	2.0
3	宋峰		4	6	2.0	2.0